Abstract 1166: <i>PTEN</i> loss and <i>ERG</i> over-expression as prognostic biomarkers in prostate cancer and identification of downstream biomarkers with potential therapeutic value
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genomic deletion of the PTEN tumor suppressor gene and formation of the TMPRSS2:ERG gene fusion are the two most recurrent genomic aberrations in prostate cancer. The lipid phosphatase activity of PTEN negatively regulates the PI3Kinase-AKT signaling pathway, which controls numerous downstream targets such as cell cycle checkpoints, DNA damage repair with maintenance of chromosomal stability and integrity. ERG is a member of the ETS transcription factor family, whose members are implicated in numerous cellular processes including membrane remodelling, angiogenesis, differentiation, proliferation, and tumourigenesis. Emerging evidence suggests that formation of the fusion gene may promote prostatic tumourigenesis, progression, and invasive disease by elevating motility and invasiveness. The simultaneous manifestation of both PTEN loss and TMPRSS2:ERG fusion is associated with poor prognosis. This study is addressing pathways downstream of PTEN and effectors of ERG over-expression to identify additional biomarkers of prognostic and therapeutic potential. In silico genomic copy number analyses demonstrated that patient samples harboring a genomic deletion of PTEN have a greater number of genomic aberrations, in keeping with the model that loss of PTEN leads to heightened genomic instability. Mining of publically available gene expression datasets have been performed to further examine signalling pathway aberrations specific to each rearrangement. PTEN loss and ERG over-expression are being modeled in the histologically normal prostate epithelial cell line RWPE-1 using shRNA knockdown or transgene directed ectopic over-expression, respectively. Biochemical, proliferation, migration and invasion assays will be performed to determine if knockdown of PTEN leads to the expected AKT activation and increased proliferation; whereas over-expression of ERG in RWPE-1 cells correlates with heightened motility and invasive potential. Gene expression microarray profiling will also be carried out for each derivative RWPE-1 cell line using the Agilent SurePrint G3 Human Exon microarrays. This cell model system will be used to validate transcriptional changes associated with PTEN loss and ERG over-expression in prostate cancer gene expression datasets and identify potential novel downstream therapeutic targets and predictive biomarkers. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 1166. doi:1538-7445.AM2012-1166
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».